Gabor特征的稀疏表示人臉識別算法
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目前的人臉識別算法常常忽視訓練過程中噪聲的影響，特別是在訓練數(shù)據(jù)和待測數(shù)據(jù)都受到噪聲污染的情況下，識別性能會明顯下降。針對含有光照變化、偽裝、遮擋及表情變化等較大噪聲的人臉識別問題，提出了一種基于低秩子空間投影和Gabor特征的稀疏表示人臉識別算法。該算法首先通過低秩矩陣恢復算法得到訓練樣本的潛在低秩結(jié)構(gòu)和稀疏誤差結(jié)構(gòu)；然后利用主成分分析法找到低秩結(jié)構(gòu)的Gabor特征所在低秩子空間的變換矩陣；再通過變換矩陣將所有樣本的Gabor特征向量投影到低秩子空間上，在該低秩子空間上使用稀疏表示分類算法進行最終的分類識別。在Extend Yale B和AR數(shù)據(jù)庫上的實驗表明，新算法具有較高的識別率和較強的抗干擾能力。
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